《白话强化学习与PyTorch》电子书免费下载

《白话强化学习与PyTorch》由高扬、叶振斌合著，电子工业出版社2019年9月出版，ISBN 9787121367472，全书384页，平装装帧，定价99元，隶属于“博文视点AI系列”丛书。该书豆瓣评分7.4，其中5星占比20.8%、4星占比33.3%、3星占比20.8%、2星占比16.7%、1星占比8.3%。

内容核心

本书以“零门槛”为起点，围绕PyTorch框架展开，讲解深度学习与强化学习的技术要点。它没有要求读者具备微积分等高级理论基础，而是通过逐层铺垫的内容设计，拉平学习曲线，让普通程序员也能读懂学会。

书中还加入漫画插图调节阅读氛围，对每个原理都做了对比讲解和实例说明，避免纯理论的枯燥感。无论是刚接触这一领域的新手，还是想系统入门的技术人员，都能通过书中内容建立清晰的知识框架。

适用人群

• 对深度学习、强化学习感兴趣的技术人员。
• 希望入门深度学习与强化学习的初学者。
• 刚进入深度学习、强化学习领域的初级从业者。

作者背景

• 高扬：现任金山办公软件人工智能组技术负责人，曾担任欢聚时代人工智能算法专家、金山软件西山居大数据架构师。同时是重庆工商大学研究生导师、电子工业出版社博文视点大数据技术图书专家委员会委员，有海外工作经历，还出版过多部白话系列的大数据与机器学习相关著作。
• 叶振斌：网易游戏伏羲人工智能实验室高级深度学习研发工程师，长期从事机器学习研究，尤其专注强化学习智能算法的开发。拥有丰富的软件开发经验和人工智能算法训练平台搭建经验，2014年获东北大学软件工程学士学位，2017年获重庆大学计算机科学与技术硕士学位。

章节框架

全书共15章，结构由基础到实战逐步深入。前2章讲解强化学习的基本概念与核心脉络，明确研究对象和技术方向；第3-5章介绍动态规划、蒙特卡罗法、时间差分等基础算法；第6章聚焦PyTorch框架与深度学习核心知识，包括神经网络、模型训练等；第7-13章覆盖GYM工具、DQN算法族、A3C、NEAT等进阶内容与工具；最后2章通过AlphaGo等案例详解和扩展讨论，帮助读者衔接实际应用场景。